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字, 空格，%,@,#,$,:,?,*,.,+,-和_符号。 type 否 String Label类别，表示此label用于点或边，取值为“vertex”或“edge”或“all”。默认值为“all”，表示label作用于点和边。 properties 是 Object 待添加
批量边查 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引，查询这些边的详细信息，返回边的标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-query 表1 路径参数
批量边查(1.1.6) 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引，查询这些边的详细信息，返回边的标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-query
配额说明 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 GES服务应用的基础设施如下： 统一身份认证（IAM） 虚拟私有云（VPC） 对象存储服务（OBS） 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参考《关于配额》。
扩容图(2.2.21) 功能介绍 扩容图规格。 扩容图以后所有索引（复合索引和全文索引）都需要重新创建。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1
}, { "name": "Zip-code", "type": "char array",
策略说明 策略根据创建的对象，分为系统策略和自定义策略。 系统策略 云服务在IAM预置了常用的授权项，称为系统策略。给用户组授权时，可以直接使用这些系统策略，但系统策略只能使用，不能修改。 GES系统策略包括GES FullAccess，GES Development及GES R
取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似edge-betweenness运算时，seeds和k参数二选一输入即可，当两者同时输入时，默认以seeds节点作为采样节点运算，忽略k。 注意事项 无。 示例 输入参数weight=length
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
Reset Content 重置内容，服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved
说明： slotted执行器自2.3.14版本开始支持。 block执行器自2.4.1版本开始支持。 与map执行器相比，slotted执行器和block执行器在语句的计划生成阶段完成了更多的语句数据流分析，在大部分情况下执行速度更快，占用内存更少。 executionMode（2.2
荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。 当进行采样近似betweenness运算时，seeds和k参数二选一输入即可，当两者同时输入时，默认以seeds节点作为采样节点运算，忽略k。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage
"dataType": "char array", "name": "Zip-code", "maxDataSize": "12",
directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认值为true。 迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）。 算法终止的条件：要么达到设置的最大迭代次数，要么满足收敛精度，满足其一即可。 一般来说，收敛精度设置得
变更规格(2.2.21) 功能介绍 变更图规格。 变更图规格以后所有索引（复合索引和全文索引）都需要重新创建。 持久化版图不支持调用接口进行变更图规格操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 共同邻居参数说明
图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似betweenness运算时，seeds和k参数二选一输入即可，当两者同时输入时，默认以seeds节点作为采样节点运算，忽略k。 注意事项 无。 示例 输入参数weight="length"
该功能支持对“2.2.21”及以上版本的内存版图和“2.4.0”及以上版本的持久化图来进行细粒度权限设置，该版本以下的图暂不支持该功能。您可以通过升级图操作，将旧版本的图升级为新版本的图再进行细粒度权限设置。 配置图细粒度权限需要IAM用户查看权限和GES Manager及以上权限，若没有
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